申请/专利权人：深圳市汇芯视讯电子有限公司

申请日：2023-11-02

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117373248B

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.01.26#实质审查的生效;2024.01.09#公开

摘要：本发明实施例提供的基于图像识别的汽车盲区智能预警方法、系统及云平台，可以基于车载路况对象簇确定车载路况对象空间转换矩阵，进而能够基于该车载路况对象空间转换矩阵解析出随机两个目标车载路况对象之间的对象空间位置特征，此外，还可以解析出车载路况对象簇之间的对象空间位置特征，进而能够解析出若干个目标车载路况对象之间的对象空间位置特征，这样能够得到完整、准确的各目标车载路况对象之间的对象空间位置特征，以便基于对象空间位置特征准确确定目标车辆在行驶过程中的盲区信息，提高针对盲区信息预警处理的精度和可信度。

主权项：1.一种基于图像识别的汽车盲区智能预警方法，其特征在于，应用于汽车盲区智能预警云平台，所述方法包括：接收目标车辆在行驶过程中上传的待分析车载场景图像流，以及在所述待分析车载场景图像流中确定若干个目标车载路况对象；通过所述若干个目标车载路况对象确定至少一个车载路况对象簇，其中，各所述车载路况对象簇包括至少两个目标车载路况对象；通过所述至少一个车载路况对象簇确定车载路况对象空间转换矩阵；所述车载路况对象空间转换矩阵用于反映各车载路况对象簇中包括相同目标车载路况对象的车载路况对象簇之间的相对空间位置；通过所述车载路况对象空间转换矩阵解析出所述待分析车载场景图像流中各目标车载路况对象之间的对象空间位置特征；基于所述对象空间位置特征确定所述目标车辆在行驶过程中的盲区信息；所述通过所述车载路况对象空间转换矩阵解析出所述待分析车载场景图像流中各目标车载路况对象之间的对象空间位置特征，包括：获取对象空间位置特征解析网络；将所述车载路况对象空间转换矩阵加载到所述对象空间位置特征解析网络中进行解析处理，得到所述待分析车载场景图像流中各目标车载路况对象之间的对象空间位置特征，其中，所述对象空间位置特征包括以下至少一项：各所述车载路况对象簇中所包括目标车载路况对象之间的第一对象空间位置特征；各车载路况对象簇之间的第二对象空间位置特征得到所述待分析车载场景图像流中各目标车载路况对象之间的对象空间位置特征；所述方法还包括：获取车载场景图像流样例簇；其中，所述车载场景图像流样例簇中包括若干个车载场景图像流样例和网络调试先验依据，各所述车载场景图像流样例包括待调试对象空间位置特征分布，各所述车载场景图像流样例的网络调试先验依据包括相对应待调试对象空间位置特征分布中每个待调试车载路况对象簇中所包括车载路况对象的对象空间位置特征的空间位置关键词和或各车载路况对象簇之间的对象空间位置特征的空间位置关键词；通过所述车载场景图像流样例簇对待调试对象空间位置特征解析网络进行调试，得到所述对象空间位置特征解析网络；其中，所述通过所述车载场景图像流样例簇对待调试对象空间位置特征解析网络进行调试，得到所述对象空间位置特征解析网络，包括：将所述车载场景图像流样例簇加载到所述待调试对象空间位置特征解析网络中进行调试，得到各所述车载场景图像流样例的基础调试报告；其中，所述基础调试报告用于反映所述待调试对象空间位置特征分布中每个待调试车载路况对象簇中所包括车载路况对象的对象空间位置特征的回归分析数据和或各车载路况对象簇之间对象空间位置特征的回归分析数据；确定所述基础调试报告中的目标调试报告，其中，所述目标调试报告为与对应的网络调试先验依据不相同的调试报告；通过所述目标调试报告优化交叉熵训练代价的偏置系数，并基于优化之后的偏置系数，确定交叉熵训练代价的训练代价指标；通过所述交叉熵训练代价的训练代价指标优化所述待调试对象空间位置特征解析网络的网络变量，直至得到符合调试要求的所述待调试对象空间位置特征解析网络，并将符合调试要求的所述待调试对象空间位置特征解析网络确定为所述对象空间位置特征解析网络。

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